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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明公开了一种多周期微分均值和循环谱相干的轴承故障特征提取方法，该方法基于微分技术不受幅值干扰的优势和多周期的累积特性，通过多周期微分均值技术对原始瞬时角速度信号中轴承故障分量进行增强，进而抑制编码器安装误差、瞬时角速度估计误差和测量噪声等分量的干扰；其次，针对多周期微分均值技术引起的频率模糊问题，结合滚动轴承故障分量具有的二阶循环平稳特性，采用循环谱相干技术进一步提取轴承故障分量；最后通过包络阶次谱分析揭示轴承故障特征。本发明方法提出的多周期微分均值方法可有效增强轴承故障特征分量，进而消除编码器安装误差分量和测量噪声分量对轴承故障特征辨识的干扰。

主权项：1.一种多周期微分均值和循环谱相干的轴承故障特征提取方法，其特征在于，步骤如下：1采集光学编码器的瞬时角位移和对应的时间，采用向前差分法计算瞬时角速度IASi；2基于微分技术不受幅值干扰的优势和多周期的累积特性，采用多周期微分均值技术对瞬时角速度IASi信号中轴承故障特征分量进行增强，进而抑制编码器安装误差、估计误差和测量噪声分量的干扰；采用循环谱相干技术抑制多周期微分均值技术带来的频率模糊现象并基于二阶循环平稳特性进一步提取轴承故障特征分量；3通过包络阶次谱分析揭示轴承故障特征；采用多周期微分均值技术对瞬时角速度IASi信号中轴承故障特征分量进行增强，其计算式如下： 式中，轴承最大随机滑动角度Nsm＝NR49freb，N为编码器每圈的光栅数，R为编码器安装轴和故障轴承转轴间的传动比，Nw表示微分窗长，K为轴承故障冲击的周期数，在数据点为m和冲击周期数为k时的微分位置q＝m+k-1Nfreb，在冲击周期k时轴承随机滑动角度范围[h,H]＝[q-2Nsm,q+2Nsm]，在数据点为m和冲击周期数为k时的微分范围[q,Q]＝[m+k-1Nfreb,m+k-1Nfreb+Nw]；k＝1,2,...,K；freb为轴承故障理论特征阶次，Q＝m+k-1Nfreb+Nw；m＝2Nsm,2Nsm+1,...,M，处理后数据长度M＝lengthIASi-KNfreb-Nw-2Nsm，Nfreb表示轴承故障理论角度间隔，lengthIASi表示原始IASi信号的长度；针对多周期微分均值技术引起的频率模糊问题，采用循环谱相干技术消除多周期微分均值技术带来的频率模糊现象并进一步提取轴承故障特征分量，计算式为： 式中，FFT[·]表示信号MPDMm在循环周期T内的傅里叶变换，[·]*表示函数共轭，E{·}表示数学期望，α表示循环频率，f表示谱频率；为抑制背景噪声分布不均匀的影响，使用循环谱相干函数进行归一化处理，其表达式为： 进一步地，基于公式3，沿着谱频率f轴进行积分，获得以一维谱函数以实现轴承故障冲击特征的有效辨识，其表达式为： f1和f2分别表示各子频带的上下截止频率，|CSCohα,f|表示绝对值操作，|·|表示绝对值操作。

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